data-science

Bosch Group

<div><section><div><p></p><h2>Unternehmensbeschreibung</h2></div><div><p><strong>Bei Bosch gestalten wir Zukunft mit hochwertigen Technologien und Dienstleistungen, die Begeisterung wecken und das Leben der Menschen verbessern. Unser Versprechen an unsere Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter steht dabei felsenfest: Wir wachsen gemeinsam, haben Freude an unserer Arbeit und inspirieren uns gegenseitig. Willkommen bei Bosch.</strong><br>
<br>
Die Robert Bosch GmbH freut sich auf Ihre Bewerbung!</p></div></section><section><div><p></p><h2>Stellenbeschreibung</h2></div><div><p>MEMS Sensoren leisten einen wichtigen Beitrag zur Fahrzeugsicherheit und sind auch aus der Consumer-Elektronik nicht wegzudenken.<br>
Während der Produktion und dem Testen dieser Systeme fallen große, heterogene Datensätze an, die eine Vielzahl an gemessenen Parametern beinhalten.<br>
Durch die Komplexität der Fertigungsabläufe und der Systeme selbst, stellt die Analyse der Wirkzusammenhänge innerhalb dieser Daten eine fortlaufende Herausforderung dar. Es ist insbesondere schwierig zu erkennen, ob ein gefundener Zusammenhang zwischen zwei Parametern tatsächlich kausal ist oder nur eine einfache Korrelation vorliegt.</p><ul><li>Im Rahmen Ihrer Masterarbeit entwickeln Sie ein Framework zur Root-Cause Analyse, um die Ursache für Fehlerbilder in der MEMS-Entwicklung und -Produktion leichter zu verstehen und zu beheben.</li><li>Dabei legen Sie einen Schwerpunkt auf das Thema Causal Inference, um zwischen Kausalität und Korrelation zu unterscheiden.</li><li>Sie arbeiten sich in die aktuelle Literatur der Causal Inference ein und vergleichen bereits vorhandene open-source Pakete hinsichtlich ihrer Funktionalität und Anwendbarkeit auf typische Problemstellungen aus der MEMS-Entwicklung und -Produktion.</li></ul></div></section><section><div><p></p><h2>Qualifikationen</h2></div><div><ul><li><strong>Ausbildung:</strong> Masterstudium im Bereich Technik, Naturwissenschaften, Informatik, Physik, Mathematik, Data Science oder vergleichbar</li><li><strong>Persönlichkeit und Arbeitsweise: </strong>kommunikativ, engagiert, selbstständig und begeisterungsfähig</li><li><strong>Erfahrungen: </strong>erste Erfahrung in der Bearbeitung von echten Use-Cases wünschenswert</li><li><strong>Know-how:</strong> gute Python-Kenntnisse, Grundkenntnisse der Softwareentwicklung, gutes Verständnis für Statistik sowie für Methoden des Maschinellen Lernens</li><li><strong>Begeisterung:</strong> hohes Interesse an IT- und datentechnischen Aufgabenstellungen</li><li><strong>Sprachen:</strong> sehr gutes Deutsch und gutes Englisch</li></ul></div></section><section><div><p></p><h2>Zusätzliche Informationen</h2></div><div><p><strong>Beginn:</strong> nach Absprache<br>
<strong>Dauer:</strong> 6 Monate</p><p>Voraussetzung für die Abschlussarbeit ist die Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte fügen Sie Ihrer Bewerbung ein Motivationsschreiben, Ihren Lebenslauf, Ihren aktuellen Notenspiegel, die Prüfungsordnung sowie ggf. eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei.</p><p><strong>Sie haben fachliche Fragen zum Job?</strong><br>
Monika Heringhaus (Fachabteilung)<br>
+49 7121 35 34420</p><p>Bewerben Sie sich jetzt in nur 3 Minuten!</p></div></section></div>

Masterarbeit Data Science in der MEMS-Entwicklung

remote

2 months ago